导语

为什么成千上万的鱼儿能够整齐划一地游动？细菌群落如何形成复杂斑图？从分子马达到细菌，从细胞到生物群落，活性物质在生物界的各个尺度上都可以看到。活性物质是指那些单个组分不可逆地耗散能量，对环境施加自推进力的系统。本周四晚的「非平衡统计物理」读书会，我们邀请到苏州大学物理科学与技术学院副教授赵永峰老师，带我们探索活性物质的奇妙世界，揭示这些远离平衡系统中涌现出的集体行为。我们将讨论如何从统计物理的角度描述和预测这些自组织现象。活性物质研究不仅有助于我们理解自然界中的集体行为，还可能为开发新型智能材料和自组装系统提供灵感。

为了探讨统计物理学的前沿进展，集智俱乐部联合西湖大学理学院及交叉科学中心讲席教授汤雷翰、纽约州立大学石溪分校化学和物理学系教授汪劲、德累斯顿系统生物学中心博士后研究员梁师翎、香港浸会大学物理系助理教授唐乾元，以及多位国内外知名学者共同发起「非平衡统计物理」读书会。读书会从12月12日开始，计划每周四晚20:00-22:00进行，持续时间预计12～15周。欢迎感兴趣的朋友一起讨论交流！

内容简介

活性物质是一类从粒子层面注入能量的物质系统，如细胞、生物群落等。它们展现出丰富的集体运动现象与反常统计物理性质，吸引了众多物理学家关注和研究。标量活性物质是最简单却依然非平凡的活性物质系统。本次读书会将首先总览活性物质这一迅速发展的领域、介绍主要受关注的研究方向与问题。接下来将聚焦于标量活性物质这一方向，介绍活性物质如何不借助粒子间吸引产生运动诱导相分离。最后，我将介绍标量活性物质中的反常力学性质，展示在活性物质中推广压强、表面张力等概念时得到的令人意外的结果。


内容大纲

  • 活性物质总览
    • Vicsek模型
    • 活性液晶
    • 微游泳体
    • 组织动力学
  • 标量活性物质中的运动诱导相分离
    • 标量活性物质——最简单的非平凡活性系统
    • 运动诱导相分离的机制
    • 运动诱导相分离的实现
    • 多组分的运动诱导相分离
  • 标量活性物质的反常力学性质
    • 平衡态相分离理论
    • 活性系统中的压强
    • 活性系统中的反常表面张力



核心概念

活性物质 Active Matter

Vicsek 模型 Vicsek Model

自组织 Self-Organization

集体运动 Collective Motion

运动诱导相分离 Mobility-induced Phase Separation


主讲人

赵永峰，苏州大学物理科学与技术学院副教授。本科毕业于北京大学物理学院，博士毕业于香港大学物理系，之后赴法国巴黎第七大学与上海交通大学做博士后研究，现任职于苏州大学物理科学与技术学院。主要研究兴趣集中在活性物质统计物理与相关的生物物理问题。
个人主页：https://zhaoyongfeng1990.github.io


参与方式

直播信息
时间：3月6日（周四）晚上 20:00-22:00
报名参与读书会：

斑图链接：https://pattern.swarma.org/study_group_issue/850


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报名成为主讲人
读书会成员均可以在读书会期间申请成为主讲人。主讲人作为读书会成员，均遵循内容共创共享机制，可以获得报名费退款，并共享本读书会产生的所有内容资源。详情请见：从热力学、生命到人工智能的统计物理之路：非平衡统计物理读书会启动！

参考文献

1. Lecture notes of the Les Houches Summer School: Volume 112, “Active Matter and Non-Equilibrium Statistical Physics”, Editors: Gerhard Gompper, M. Christina Marchetti, Julien Tailleur, Julia M. Yeomans, Christophe Salomon, Oxford University Press. https://global.oup.com/academic/product/active-matter-and-nonequilibrium-statistical-physics-9780192858313?lang=en&cc=us

2. Alert, Ricard, Jaume Casademunt, and Jean-François Joanny. “Active Turbulence.” Annual Review of Condensed Matter Physics. Annual Reviews, 2022. https://doi.org/10.1146/annurev-conmatphys-082321-035957.
3. O’Byrne, J., Kafri, Y., Tailleur, J. et al. Time irreversibility in active matter, from micro to macro. Nat Rev Phys 4, 167–183 (2022). https://doi.org/10.1038/s42254-021-00406-2
4. J. O’Byrne, A. Solon, J. Tailleur, Y. Zhao, “An Introduction to  Motility-Induced Phase Separation”, Chapter in the book  “Out-of-Equilibrium Soft Matter: Active Fluids”. Editors: C. Kurzthaler,  L. Gentile,  H. A. Stone. Royal Society of Chemistry (2023)

5. Granek, Omer, Yariv Kafri, Mehran Kardar, Sunghan Ro, Julien Tailleur, and Alexandre Solon. “Colloquium : Inclusions, Boundaries, and Disorder in Scalar Active Matter.” Reviews of Modern Physics 96, no. 3 (September 30, 2024): 031003. https://doi.org/10.1103/RevModPhys.96.031003.

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非平衡统计物理读书会启动！

2024年诺贝尔物理学奖授予人工神经网络，这是一场统计物理引发的机器学习革命。统计物理学不仅能解释热学现象，还能帮助我们理解从微观粒子到宏观宇宙的各个层级如何联系起来，复杂现象如何涌现。它通过研究大量粒子的集体行为，成功地将微观世界的随机性与宏观世界的确定性联系起来，为我们理解自然界提供了强大的工具，也为机器学习和人工智能领域的发展提供了重要推动力。


为了深入探索统计物理前沿进展，集智俱乐部联合西湖大学理学院及交叉科学中心讲席教授汤雷翰、纽约州立大学石溪分校化学和物理学系教授汪劲、德累斯顿系统生物学中心博士后研究员梁师翎、香港浸会大学物理系助理教授唐乾元，以及多位国内外知名学者共同发起「非平衡统计物理」读书会。读书会旨在探讨统计物理学的最新理论突破，统计物理在复杂系统和生命科学中的应用，以及与机器学习等前沿领域的交叉研究。读书会从12月12日开始，每周四晚20:00-22:00进行，持续时间预计12周。我们诚挚邀请各位朋友参与讨论交流，一起探索爱因斯坦眼中的普适理论！


详情请见：从热力学、生命到人工智能的统计物理之路：非平衡统计物理读书会启动！

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